DeepMind の科学者が、あらゆるタンパク質の構造を予測する AI に対して 300 万ドルの「ブレークスルー賞」を受賞

illustration shows a ribosome (the cell


Google DeepMind の科学者は、ほぼすべての既知のタンパク質がどのように 3D 形状に折り畳まれるかを予測する人工知能 (AI) システムを開発したことに対して、300 万ドルの賞金を授与されました。

今年の生命科学のブレークスルー賞の 1 つは、AlphaFold として知られるタンパク質予測プログラムを作成した DeepMind の共同創設者兼 CEO である Demis Hassabis と、ブレークスルー賞財団である DeepMind のシニア スタッフ研究科学者である John Jumper に贈られました。発表した (新しいタブで開きます) 木曜日 (9 月 22 日)。

このオープンソース プログラムは、タンパク質のアミノ酸配列、つまりタンパク質を構成する分子単位に基づいて予測を行うと、Live Science は以前に報告しています。 これらの個々のユニットは、長いチェーンでリンクされ、3D 形状に「折り畳まれ」ます。 タンパク質の 3D 構造は、DNA を切断することであれ、危険な病原体を破壊するためにタグ付けすることであれ、そのタンパク質ができることを決定するため、アミノ酸配列からタンパク質の形状を推測できることは非常に強力です。

ブレークスルー賞は、基礎物理学、生命科学、数学の分野の主要な研究者を表彰します。 各賞には、創設スポンサーである Sergey Brin から提供された 300 万ドルの賞金が付属しています。 プリシラ・チャンとマーク・ザッカーバーグ。 ユリとジュリア・ミルナー。 とアン・ウォジッキ。

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「タンパク質は細胞を動かすナノマシンであり、アミノ酸配列からタンパク質の 3D 構造を予測することは、生命の仕組みを理解する上で重要です」と財団の声明は述べています。 「Hassabis と Jumper は、DeepMind のチームと共に、タンパク質の構造を正確かつ迅速にモデル化するディープ ラーニング システムを考案し、構築しました。」

DeepMind チームは、AlphaFold を使用して、植物、バクテリア、菌類、動物によって作られたタンパク質を含む、約 2 億のタンパク質構造のデータベースをコンパイルしました。 このデータベースには、科学的に知られているほぼすべてのカタログ化されたタンパク質が含まれています。

AI システムは、既存のデータベースに蓄積された既知のタンパク質構造を調べることで、これらの形状を組み立てることを「学習」しました。 これらのタンパク質構造は、X 線結晶構造解析と呼ばれる技術を使用して入念に視覚化されていました。この技術では、結晶タンパク質構造を X 線でザッピングし、それらの光線がどのように回折するかを測定します。

これらの既存のデータベース内で、AlphaFold はタンパク質のアミノ酸配列と最終的な 3D 形状との間のパターンを特定説(推定)しました。 次に、ニューラル ネットワーク (ニューロンが脳内で情報を処理する方法に大まかに着想を得たアルゴリズム) を使用して、AI はこの情報を使用して、既知および未知の両方のタンパク質構造を予測する能力を繰り返し改善しました。

「病気の理解からミツバチの保護、生物学的パズルの解読、生命そのものの起源のより深い調査まで、研究コミュニティが AlphaFold を無数の方法で利用しているのを見るのはとても刺激的です」と Hassabis は書いています。声明 (新しいタブで開きます) 7月に公開。

「『デジタル生物学』という新たな分野のパイオニアとして、科学的発見を進め、生命の基本的なメカニズムを理解するための人類の最も有用なツールの 1 つとして、AI の大きな可能性が実現し始めていることに興奮しています」と彼は書いています。 .

もともとライブサイエンスに掲載されました。



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